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Um sistema de mineração de dados é desenvolvido para ajudar uma rede de hospitais a melhorar a gestão de seus recursos, prever picos de demanda e otimizar a alocação de pessoal e equipamentos. Ao analisar os dados históricos de admissões, quais resultados da mineração de dados seriam mais valiosos para representar o conhecimento adquirido e auxiliar na tomada de decisões?
Modelos de clusters que segmentam os hospitais com base em padrões de admissão, identificando grupos com demandas similares.
Regras de associação que revelam correlações entre os dias da semana e a incidência de certos tipos de emergências médicas.
Árvores de decisão que preveem os volumes de admissão com base em variáveis como época do ano, eventos locais e tendências de doenças.
Redes neurais que estimam a satisfação do paciente com base em avaliações de serviço, auxiliando na melhoria da qualidade do atendimento.